Машинное обучение в Додо. Как запустить новое направление, если ты разработчик

В данном случае у нас не распределения двух случайных величин, и изменение одной может совсем не влиять на изменение другой, поэтому не считал корреляцию. А косинусное расстояние позволяет не учитывать количество заказов конкретного пользователя, так как считается угол между векторами, без учета длинны. Конечно, в таком случае появляется проблема, когда у нас совсем новый продукт или же не популярный, они могут ранжироваться в топ из-за малой истории, но это решил методом взвешенных сумм и вероятностью покупки одного продукта с другим.

Машинное обучение в Додо. Как запустить новое направление, если ты разработчик

Прогноз когда сделает следующий заказ — интересная тема, думаю, мы до нее доберемся. Но скорее в другой конечной реализации, звонок — достаточно агрессивное продвижение.

Машинное обучение в Додо. Как запустить новое направление, если ты разработчик

Нишевый продукт кастомизированной пиццы был проанализирован еще перед проектом с рекомендациями. Такой анализ был нужен, чтобы быстро и без вывода в продакшн показать, что алгоритмы могут быть полезны. А дальше уже началась история с поиском пилотного проекта и его реализацией.

Машинное обучение в Додо. Как запустить новое направление, если ты разработчик

Здесь была задача рекомендовать на основе выбранных в корзине продуктов, так как был ориентир на неавторизованных пользователей. Следующим этапом будут как раз решения для рекомендаций на основе истории заказов по пользователям.

Машинное обучение в Додо. Как запустить новое направление, если ты разработчик

Такое может случиться, но это был только первый заход. В последующих алгоритмах надо будет учесть не только это, но и то, что в меню появляются сезонные и новые продукты, которые вполне могут показывать хорошие результаты продаж через рекомендации.

Машинное обучение в Додо. Как запустить новое направление, если ты разработчик

Моя цель была показать, что нельзя основываться только на экспертном мнении без подкрепления аналитикой данных. Дальше будет внедрение других алгоритмов с более персонализированными для клиента рекомендациями.

Машинное обучение в Додо. Как запустить новое направление, если ты разработчик

В статье говорится больше в целом про запуск этого направления и приведен пример, объясняющий почему в основе модели Item-Based Collaborative Filtering лежит косинусная мера сходства.